Kurs
Bayesowska analiza danych w Pythonie
- ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.7+
- 268 recenzji
Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj zalety bayesowskiej analizy danych i zastosuj ją w różnych rzeczywistych przypadkach użycia!
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Dowiedz się, jak skonfigurować i zarządzać infrastrukturą Microsoft Fabric.
Inne
Kurs
Naucz się, jak podejść do konkursów na Kaggle i je wygrywać.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj Data Version Control do zarządzania danymi ML. Opanuj konfigurację, automatyzuj pipeline’y i oceniaj modele bezproblemowo.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj podstawy eksploracji, manipulacji i pomiaru danych obrazowych biomedycznych.
Przetwarzanie danych
Kurs
Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Planuj i otwieraj restaurację, korzystając z dostosowanego GPT i swoich umiejętności promptowania.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy korzystania z DataLab, notatnika danych zasilanego przez AI do analizy i eksploracji danych.
Raportowanie
Kurs
Buduj zespoły AI, które współpracują, automatyzują przepływy pracy i generują treści dzięki CrewAI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się używać skryptów Python w Power BI do przygotowania danych, wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.
Przetwarzanie danych
Kurs
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Wizualizacja danych
Kurs
Naucz się wykonywać regresję liniową i logistyczną z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy wyceny przepływów pieniężnych, pracuj z danymi o śmiertelności ludzi i twórz produkty ubezpieczeń na życie w R.
Finanse stosowane
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Opanuj SQL, zarządzanie danymi, optymalizację i bezpieczeństwo w Amazon Redshift.
Inżynieria danych
Kurs
Naucz się rozwiązywać rzeczywiste problemy optymalizacyjne z użyciem SciPy i PuLP w Pythonie — od podstaw po optymalizację z ograniczeniami i złożoną.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Chmura
Kurs
Opanuj i stosuj zaawansowane algorytmy Deep Reinforcement Learning oraz techniki udoskonalania i optymalizacji.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj podstawy analizowania, manipulowania i obliczania dat i godzin w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Zarządzaj złożonością kodu, używając programowania obiektowego z systemami S3 i R6.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj działanie komputerów, projektuj wydajne algorytmy i zgłębiaj teorię obliczeń, by rozwiązywać realne problemy.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Chmura
Kurs
Twórz atrakcyjne wizualizacje, które skutecznie i efektywnie pomagają komunikować wyniki.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym kursie poznasz podstawy projektowania eksperymentów, kluczowy element każdej analizy danych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Rozwijaj umiejętność podejmowania decyzji dzięki Decision Models, metodom analizy, zarządzaniu ryzykiem i technikom optymalizacji.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Wizualizacja danych
Kurs
Ten kurs wprowadza do klastrowania i redukcji wymiarowości w R z perspektywy uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się elastycznie przetwarzać i analizować dane o elastycznej strukturze za pomocą MongoDB.
Inżynieria danych
Kurs
Twórz interaktywne dashboardy w R z użyciem potężnego pakietu shinydashboard. Twórz dynamiczne i angażujące wizualizacje dla swojej publiczności.
Raportowanie
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rozwijaj się w drodze dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.